HashMap源码解析
来源:互联网 发布:李兆会转移资产知乎 编辑:程序博客网 时间:2024/06/10 12:27
1、Map接口的相关实现类:
2、HashMap的底层结构实际上是“链表散列”,即数组和链表的结合体。
从上图可以看出,HashMap底层就是一个数组结构(Entry<K,V>[] table),数组中的每一项又是一个链表。
源代码如下:
transient Entry<K,V>[] table; static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final K key; V value; Entry<K,V> next;</span> int hash; /** * Creates new entry. */ Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) { value = v; next = n; key = k; hash = h; } public final K getKey() { return key; } public final V getValue() { return value; } ............. }
可以看出,Entry就是数组中的元素,每个 Map.Entry其实就是一个key-value对,它持有一个指向下一个元素的引用,这就构成了链表。3、HashMap中的性能参数:
//默认初始容量,必须是2的倍数;
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;
//最大容量
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
//默认负载因子(HashMap中元素达到这个比例时,进行扩容)
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//capacity * load factor 当容器中元素个数到达这个值时,进行扩容resize
int threshold;
//用户设定的负载因子
final float loadFactor;
//For fast-fail机制:HashMap(非线程安全的)的修改次数,iterator遍历时,检测这个值,有变化,抛出//ConcurrentModificationException
transient int modCount;
//map中存储数据的数组,HashMap 在底层将 key-value 当成一个整体进行处理,这个整体就是一个 Entry对象。
transient Entry<K,V>[] table;
a、负载因子衡量的是一个散列表的空间的使用程度,负载因子越大表示散列表的装填程度越高,反之愈小。
b、因此如果负载因子越大,对空间的利用更充分,然而后果是查找效率的降低;如果负载因子太小,那么散列表的数据将过于稀疏,对空间造成严重浪费。
c、默认的的负载因子0.75是对空间和时间效率的一个平衡选择。当容量超出此最大容量时,resize后的HashMap容量是容量的两倍。
源代码解析:ConcurrentModificationException
private abstract class <span style="color:#FF0000;">HashIterator</span><E> implements <span style="color:#FF0000;">Iterator</span><E> { Entry<K,V> next; // next entry to return int expectedModCount; // For fast-fail int index; // current slot Entry<K,V> current; // current entry HashIterator() { expectedModCount = modCount; if (size > 0) { // advance to first entry Entry[] t = table; while (index < t.length && (next = t[index++]) == null) ; } } public final boolean hasNext() { return next != null; } final Entry<K,V> <span style="color:#FF0000;">nextEntry</span>() { if (modCount != expectedModCount) throw new ConcurrentModificationException(); Entry<K,V> e = next; if (e == null) throw new NoSuchElementException(); if ((next = e.next) == null) { Entry[] t = table; while (index < t.length && (next = t[index++]) == null) ; } current = e; return e; } ........... }
HashMap扩容时的分析:当HashMap中的元素越来越多的时候,hash冲突的几率也就越来越高,因为数组的长度是固定的。所以为了提高查询的效率,就要对HashMap的数组进行扩容,数组扩容这个操作也会出现在ArrayList中,这是一个常用的操作,而在HashMap数组扩容之后,最消耗性能的点就出现了:原数组中的数据必须重新计算其在新数组中的位置,并放进去,这就是resize。
那么HashMap什么时候进行扩容呢?当HashMap中的元素个数超过数组大小*loadFactor时,就会进行数组扩容,loadFactor的默认值为0.75,这是一个折中的取值。也就是说,默认情况下,数组大小为16,那么当HashMap中元素个数超过16*0.75=12的时候,就把数组的大小扩展为 2*16=32,即扩大一倍,然后重新计算每个元素在数组中的位置,而这是一个非常消耗性能的操作,所以如果我们已经预知HashMap中元素的个数,那么预设元素的个数能够有效的提高HashMap的性能。
4、HashMap的存取实现:
put方法:
public V put(K key, V value) { // HashMap允许存放null键和null值。 // 当key为null时,调用putForNullKey方法,将value放置在数组第一个位置。 if (key == null) return putForNullKey(value); // 根据key的keyCode重新计算hash值。 int hash = hash(key.hashCode()); // 搜索指定hash值在对应table中的索引。 int i = indexFor(hash, table.length); // 如果 i 索引处的 Entry 不为 null,通过循环不断遍历 e 元素的下一个元素。 for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) { Object k; if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) { V oldValue = e.value; e.value = value; e.recordAccess(this); return oldValue; } } // 如果i索引处的Entry为null,表明此处还没有Entry。 modCount++; // 将key、value添加到i索引处。 addEntry(hash, key, value, i); return null; }
从上面的源代码中可以看出:当我们往HashMap中put元素的时候,先根据key的hashCode重新计算hash值,根据hash值得到这个元素在数组中的位置(即下标),如果数组该位置上已经存放有其他元素了,那么在这个位置上的元素将以链表的形式存放,新加入的放在链头,最先加入的放在链尾。如果数组该位置上没有元素,就直接将该元素放到此数组中的该位置上。
addEntry(hash, key, value, i)方法根据计算出的hash值,将key-value对放在数组table的i索引处。addEntry是 HashMap 提供的一个包访问权限的方法,代码如下:
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { // 获取指定 bucketIndex 索引处的 Entry Entry<K,V> e = table[bucketIndex]; // 将新创建的 Entry 放入 bucketIndex 索引处,并让新的 Entry 指向原来的 Entry table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e); // 如果 Map 中的 key-value 对的数量超过了极限 if (size++ >= threshold) // 把 table 对象的长度扩充到原来的2倍。 resize(2 * table.length); }
当系统决定存储HashMap中的key-value对时,完全没有考虑Entry中的value,仅仅只是根据key来计算并决定每个Entry的存储位置。我们完全可以把 Map 集合中的 value 当成 key 的附属,当系统决定了 key 的存储位置之后,value 随之保存在那里即可。hash(int h)方法根据key的hashCode重新计算一次散列。此算法加入了高位计算,防止低位不变,高位变化时,造成的hash冲突。
final int hash(Object k) { int h = 0; if (useAltHashing) { if (k instanceof String) { return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k); } h = hashSeed; } h ^= k.hashCode(); // This function ensures that hashCodes that differ only by // constant multiples at each bit position have a bounded // number of collisions (approximately 8 at default load factor).</span> h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12); return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4); }</span>
我们可以看到在HashMap中要找到某个元素,需要根据key的hash值来求得对应数组中的位置。如何计算这个位置就是hash算法。前面说过HashMap的数据结构是数组和链表的结合,所以我们当然希望这个HashMap里面的元素位置尽量的分布均匀些,尽量使得每个位置上的元素数量只有一个,那么当我们用hash算法求得这个位置的时候,马上就可以知道对应位置的元素就是我们要的,而不用再去遍历链表,这样就大大优化了查询的效率。
对于任意给定的对象,只要它的 hashCode()返回值相同,那么程序调用 hash(int h)方法所计算得到的hash码值总是相同的。我们首先想到的就是把hash值对数组长度取模运算,这样一来,元素的分布相对来说是比较均匀的。但是,“模”运算的消耗还是比较大的,在HashMap中是这样做的:调用 indexFor(int h, int length) 方法来计算该对象应该保存在 table 数组的哪个索引处。indexFor(int h, int length) 方法的代码如下:
<span style="font-size:18px;"> static int indexFor(int h, int length) { return h & (length-1); }</span>
这个方法非常巧妙,它通过 h & (table.length -1)来得到该对象的保存位,而HashMap底层数组的长度总是 2的 n 次方,这是HashMap在速度上的优化。在 HashMap构造器中有如下代码:
其他所有HashMap构造器最终都会调用这个构造器。
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { if (initialCapacity < 0) throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + initialCapacity); if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + loadFactor); // Find a power of 2 >= initialCapacity int capacity = 1; while (capacity < initialCapacity) capacity <<= 1;</span> this.loadFactor = loadFactor; threshold = (int)Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1); table = new Entry[capacity]; useAltHashing = sun.misc.VM.isBooted() && (capacity >= Holder.ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD); init();
这段红色代码保证初始化时HashMap的容量总是2的n次方,即底层数组的长度总是为2的n次方。当length总是 2的n次方时,h& (length-1)运算等价于对length取模,也就是h%length,但是&比%具有更高的效率。
根据上面 put方法的源代码可以看出,当程序试图将一个key-value对放入HashMap中时,程序首先根据该 key的 hashCode() 返回值决定该 Entry的存储位置:如果两个 Entry的 key的 hashCode()返回值相同,那它们的存储位置相同。如果这两个 Entry的 key通过equals比较返回 true,新添加 Entry的 value将覆盖集合中原有 Entry的 value,但key不会覆盖。如果这两个 Entry的 key通过equals比较返回 false,新添加的 Entry将与集合中原有 Entry形成 Entry链,而且新添加的 Entry位于 Entry链的头部——具体说明继续看 addEntry()方法的说明。
get方法:
public V get(Object key) { if (key == null) return getForNullKey(); //Entry<K,V> entry = getEntry(key); //这是的具体方法 final Entry<K,V> getEntry(Object key) { int hash = (key == null) ? 0 : hash(key); for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)]; e != null; e = e.next) { Object k; if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return e; } return null; } return null == entry ? null : entry.getValue(); }
有了上面存储时的hash算法作为基础,理解起来这段代码就很容易了。从上面的源代码中可以看出:从HashMap中get元素时,首先计算key的hashCode,找到数组中对应位置的某一元素,然后通过key的equals方法在对应位置的链表中找到需要的元素。
归纳起来简单地说,HashMap 在底层将 key-value当成一个整体进行处理,这个整体就是一个 Entry对象。HashMap底层采用一个 Entry[]数组来保存所有的 key-value对,当需要存储一个 Entry对象时,会根据hash算法来决定其在数组中的存储位置,在根据equals方法决定其在该数组位置上的链表中的存储位置;当需要取出一个Entry时,也会根据hash算法找到其在数组中的存储位置,再根据equals方法从该位置上的链表中取出该Entry。
HashMap容量为什么使用2的N次方的原因:indexFor(int h, int length) 方法,使用的是:
h & (length-1)
如果不使用2的n次方,会有一些位置永远索引不到。
假设数组长度分别为15和16,优化后的hash码分别为8和9,那么&运算后的结果如下:
h & (table.length-1) hash table.length-1
8 & (15-1): 0100 & 1110 = 0100
9 & (15-1): 0101 & 1110 = 0100
———————————————————————————————————————–
8 & (16-1): 0100 & 1111 = 0100
9 & (16-1): 0101 & 1111 = 0101
从上面的例子中可以看出:当它们和15-1(1110)“与”的时候,产生了相同的结果,也就是说它们会定位到数组中的同一个位置上去,这就产生了碰撞,8和9会被放到数组中的同一个位置上形成链表,那么查询的时候就需要遍历这个链表,得到8或者9,这样就降低了查询的效率。同时,我们也可以发现,当数组长度为15的时候,hash值会与15-1(1110)进行“与”,那么最后一位永远是0,而0001,0011,0101,1001,1011,0111,1101这几个位置永远都不能存放元素了,空间浪费相当大,更糟的是这种情况中,数组可以使用的位置比数组长度小了很多,这意味着进一步增加了碰撞的几率,减慢了查询的效率!而当数组长度为16时,即为2的n次方时,2n-1得到的二进制数的每个位上的值都为1,这使得在低位上&时,得到的和原hash的低位相同,加之hash(int h)方法对key的hashCode的进一步优化,加入了高位计算,就使得只有相同的hash值的两个值才会被放到数组中的同一个位置上形成链表。
所以说,当数组长度为2的n次幂的时候,不同的key算得得index相同的几率较小,那么数据在数组上分布就比较均匀,也就是说碰撞的几率小,相对的,查询的时候就不用遍历某个位置上的链表,这样查询效率也就较高了。
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